Managing fatigue following spinal cord injury: A qualitative exploration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify, from the perspectives of people with spinal cord injury (SCI), (a) appropriate components of a fatigue management programme; and (b) important outcomes or indicators of success. METHOD: Collaborative, qualitative methodology comprising four focus groups undertaken simultaneously in Kelowna, Prince George, Vancouver and Victoria, British Columbia, Canada. Participants included a purposive sample of 21 men and women with complete and incomplete SCI of high and low tetraplegia and paraplegia. Two family members, two care-providing assistants and four occupational therapists provided additional information (total n=29). Interpretive data analysis identified common themes addressing each research question. RESULTS: Building on those strategies they perceived to facilitate coping with fatigue, the participants identified 10 components of a helpful fatigue management programme. Dimensions of 'successful' outcomes from such a programme reflected quality of life concerns: enabling people with SCI to do the things they value, enhancing their sense of control over their lives, reducing pain and helplessness, increasing motivation and enhancing relationships strained by fatigue. CONCLUSIONS: This study identifies many of the necessary elements of a fatigue management programme to meet the specific needs of people with SCI; and ascertains important indicators of a successful programme from the perspectives of those who must live with the outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,019 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,010 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».